Neurale netwerken zijn geïnspireerd op het menselijk brein en bestaan ​​uit onderling verbonden knooppunten of ‘neuronen’ die informatie kunnen verwerken en verzenden. Het leerproces in neurale netwerken omvat het aanpassen van de verbindingen tussen deze neuronen op basis van invoergegevens en gewenste uitvoer. Deze aanpassing wordt geleid door een wiskundig concept dat het 'backpropagation-algoritme' wordt genoemd en dat op efficiënte wijze de gewichten berekent en bijwerkt die aan elke verbinding zijn gekoppeld.

Backpropagation-algoritme:

Het backpropagation-algoritme vormt de hoeksteen van neurale netwerktraining en wordt op grote schaal gebruikt voor het optimaliseren van de prestaties van het netwerk. Hier is een overzicht van hoe het werkt:

1. Voorwaartse verspreiding:

- Informatie stroomt door het netwerk van input- naar output-neuronen.

- Elk neuron berekent zijn output op basis van zijn input en een specifieke functie (bijvoorbeeld sigmoïde of ReLU).

- De output wordt vergeleken met de gewenste of doeloutput, wat resulteert in een foutwaarde.

2. Foutberekening:

- De fout wordt berekend door het verschil te meten tussen de output van het netwerk en de gewenste output. Een veelgebruikte foutfunctie is de gemiddelde kwadratische fout (MSE), die het gemiddelde kwadratische verschil tussen de werkelijke en gewenste output kwantificeert.

3. Backpropagatie:

- In deze cruciale fase plant de fout zich laag voor laag achteruit door het netwerk.

- Het algoritme berekent de gradiënt van de fout ten opzichte van de gewichten van elk neuron met behulp van kettingregeldifferentiatie.

- Deze gradiëntinformatie geeft aan hoe de gewichten moeten worden aangepast om de fout te minimaliseren.

4. Gewichtsaanpassing:

- Op basis van de berekende gradiënten worden de gewichten aangepast om de fout te verkleinen. Dit proces lijkt op het 'leren' van het netwerk door de interne verbindingen te verfijnen.

- De gewichten worden proportioneel bijgewerkt met de gradiënt en een leersnelheid, die de omvang van de aanpassing bepaalt. Een hoger leertempo leidt tot sneller maar potentieel minder stabiel leren, terwijl een lager leertempo resulteert in voorzichtiger maar potentieel langzamer leren.

5. Iteratie en convergentie:

- De stappen voor voorwaartse voortplanting, foutberekening en achterwaartse voortplanting worden meerdere keren herhaald totdat de fout wordt geminimaliseerd of het netwerk een vooraf gedefinieerd convergentiecriterium bereikt.

- Naarmate de training vordert, leert het netwerk door voortdurend zijn gewichten te verfijnen om resultaten te produceren die nauw aansluiten bij de gewenste waarden.

Het backpropagation-algoritme stelt neurale netwerken in staat patronen en relaties binnen gegevens te detecteren door hun interne parameters efficiënt aan te passen. Met dit proces kunnen ze complexe taken uitvoeren, zoals beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en besluitvorming.